- Приемане на AI и ML за огромно развитие в оптимизацията на веригата за доставки
- Прилагане на AI / ML в управлението на VUCA като стратегия за веригата на доставки
- Роля на изкуствения интелект в управлението на веригата за доставки
- Техниките на AI и ML влияят на синхронизиран подход към планирането и оптимизацията на веригата за доставки
- Предизвикателства при приемането на изкуствен интелект и машинно обучение в управлението на веригата за доставки
На фона на Четвъртата индустриална революция, сближаването на технологиите с различни производствени процеси, включително веригата на доставки и логистиката, се превърна в незаменима част от правенето на бизнес днес. Бизнесът изразява необходимостта от инструменти за по-нататъшно подобряване на видимостта и проследяемостта на веригата на доставки, определяйки нов начин за увеличаване на печалбите в информационната ера. Следователно цифровата трансформация на системата за управление на веригата на доставки се очертава като една от най-новите тенденции в света на бизнеса.
През последните няколко години инвестициите в най-новите технологии за засилване на дигиталната трансформация на управлението на веригата за доставки достигнаха нови висоти. Чрез интегрирането на технологии от следващо поколение като когнитивен анализ, изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML) със системите за управление на веригата на доставки, производителите успяха да постигнат високи нива на ефективност при запълване на разликата между търсене и предлагане.
Приемане на AI и ML за огромно развитие в оптимизацията на веригата за доставки
Неотдавна беше публикувано проучване на JDA Software, Inc. - американска софтуерна компания - и KPMG LLP - мултинационална консултантска компания - установи, че повече от три четвърти от анкетираните смятат видимостта и проследимостта на веригата за доставки като най-високите инвестиционни области за предлагане ръководители на вериги.
Проучването също така установи, че близо 80% от анкетираните разглеждат AI и ML като най-въздействащите технологии в този пейзаж поради тяхната приложимост при справянето със сложните проблеми във веригата на доставки и системите на веригата на стойността. Тъй като предсказуемата видимост от край до край се превръща в един от най-важните аспекти в съвременните начини за оптимизиране на веригите за доставки, повсеместността на инструмента за изкуствен интелект и ML ще се увеличи драстично в системите за управление на веригата за доставки в различни индустриални области.
Тъй като AI и ML се очертават като едни от най-въздействащите технологии в операциите на веригата за доставки на всеки бизнес, инвестициите в тези технологии ще продължат да се увеличават. Изключително важно е обаче да се разбере точното въздействие на AI и ML, заедно, върху управлението на веригата на доставки, за да се гарантира, че ще се възползват максимално от тези технологии. Изкуственият интелект в управлението на веригата за доставки не само автоматизира процеса, но също така взема решения за поръчки, управление на запасите, логистика на доставките и т.н.
Прилагане на AI / ML в управлението на VUCA като стратегия за веригата на доставки
Докато тенденцията към Индустрия 4.0 нанася както количествени, така и качествени промени в индустриите, за да стимулира организационните подобрения, цифровизацията на различни промишлени операции също предизвика много рискови фактори като нестабилност, несигурност, сложност и неяснота (VUCA). VUCA са основните препятствия за стандартизиране на процесите на управление на веригата на доставки, а фирмите са намерили начин да се справят с тези проблеми с появата на модерните технологии като AI и ML.
Той придобива популярност като ефективен начин за управление на VUCA чрез интегриране на изкуствен интелект и машинно обучение в системи за управление на веригата за доставки и логистика, които могат не само да идентифицират, но и да определят непредвидените обстоятелства през различните процеси. С приемането на инструменти, базирани на AI и ML в управлението на веригата на доставки, производителите успяха да се справят с неясноти, сложности и други предизвикателства на VUCA, свързани с високотехнологичните продукти, докато тенденцията на Индустрия 4.0 продължава да се увеличава.
Роля на изкуствения интелект в управлението на веригата за доставки
Тъй като автоматизацията на роботизираните процеси се превръща в неизбежна част от повечето промишлени операции, както и оборудването, системите за управление на веригата на доставки също претърпяват цифрова трансформация. По този начин технологии като AI и ML са част не само от производственото оборудване, но и от доставките, веригите за създаване на стойност и управлението на складовете, които процъфтяват главно при бързо, но точно вземане на решения.
Неумолимият натиск за вземане на подходящи решения по-бързо от всякога подтиква производителите да използват AI и ML техники за намаляване, а не за заместване на човешката намеса в управлението на веригата за доставки. Повечето инструменти, подпомагани от AI и ML, прилагат човешките техники за разсъждение като модел, когато са интегрирани с процесите на вземане на решения в управлението на веригата на доставки и това подобрява скоростта и точността на прозренията за продукта, както и тенденциите, които най-накрая се постигат от такива протоколи.
Тъй като забавените решения могат да окажат значително влияние върху печалбите, приходите, паричния поток и дори удовлетвореността на клиентите в някои случаи. По този начин AI и ML позволяват на производителите да увеличат скоростта на протоколи за вземане на решения във високотехнологични системи за управление на веригата за доставки. С положителното въздействие на инструментите, задвижвани от AI и ML, върху процесите на вземане на решения във веригата на доставки, приемането му вероятно ще повлияе на положителния растеж на бизнеса, подложен на дигитална трансформация.
Техниките на AI и ML влияят на синхронизиран подход към планирането и оптимизацията на веригата за доставки
Управлението на веригата на доставки винаги се счита за взаимосвързаност на различни управлявани от данни и аналитични процеси и синхронизирането на такива огромни количества данни става наложително, за да се осигури точно планиране на веригата на доставки. Освен това нарастващата сложност на технологично управляваната верига на доставки внася фундаментална промяна в начина, по който се извършва процесът на синхронизирано планиране, за да се гарантира оптимизирането на веригата на доставки.
Инструментите, задвижвани от AI и ML, навлизат в ландшафта на планирането на веригата за доставки, улеснявайки прехода от статична към динамична последователност от множество операции на веригата на доставки. Такива технологични инструменти са включени в днешните системи за управление на веригата за доставки и това подчертава техните предимства при синхронизирането на планирането на веригата за доставки. Тези инструменти могат да се използват и за автоматизиране на процедури, които да съответстват на търсенето и предлагането, както и на процесите на вземане на решения в реално време, които в крайна сметка синхронизират екосистемата за планиране в ландшафта на веригата за доставки.
Предизвикателства при приемането на изкуствен интелект и машинно обучение в управлението на веригата за доставки
Въпреки че глобалният индустриален пейзаж прави ход към приемането на технологии от следващо поколение за укрепване на дигиталната трансформация, внедряването на тези технологии в нишови области като управлението на веригата на доставки остава значително ниско. Разликата между шума на технологии като AI и ML и действителната технологична стойност се дължи главно на ограниченията в приемането на технологично ориентирани инструменти в управлението на веригата на доставки.
Повечето мениджъри и бизнес мениджъри не успяват да разберат и визуализират точните ползи и въздействия на AI и ML в управлението на веригата за доставки в растежа на бизнеса. Освен това инструментите за AI и ML изискват периодична поддръжка, за да осигурят безупречна работа в рамките на очакваните параметри на системите за управление на веригата за доставки, което се превръща в допълнителни разходи. Такива предизвикателства силно възпрепятстват проникването на тези технологии във всички географски региони в света. Тъй като обаче информираността за драматично положителното влияние на AI и ML в управлението на веригата на доставки нараства бързо, приемането му ще стане неизбежно през следващите години, въпреки тези предизвикателства.